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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.10
- 수록면
- 1,050 - 1,053 (4page)
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Visual navigation systems have received much attention in recent years. Such systems generate keyframes storing the sensor information that provides a way to correct the robot pose. However, the conventional gradient path does not generate a path that tracks the keyframes since it is based only on the costs regarding the environment. In this study, we propose a keyframe vector-based path planner (KVPP) that is more suitable for visual navigation systems as this path follows more keyframes in the map to increase the chance of keyframe-based pose correction during autonomous driving. This KVPP path uses the existing keyframes as a reference to path generation. Various experiments were conducted to evaluate the KVPP in the real environment and were compared with the conventional gradient path to verify its effectiveness.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. KEYFRAME BASED GRADIENT PATH
3. EXPERIMENTS
4. CONCLUSION
REFERENCES
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